【摘 要】
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针对强杂波背景下多目标回波的参数估计问题,现有的基于长矢量的多重信号分类法(long vector multiple signal classification, LV-MUSIC)精度下降,基于张量的MUSIC方法(tens
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671352,61231017)资助课题
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针对强杂波背景下多目标回波的参数估计问题,现有的基于长矢量的多重信号分类法(long vector multiple signal classification, LV-MUSIC)精度下降,基于张量的MUSIC方法(tensorMUSIC,T-MUSIC)通道数不足,无法计算噪声子空间投影矩阵。因此,本文提出基于变换域张量的MUSIC方法。算法利用张量结构,在时域分离不同多普勒频率的信号,分别估计各多普勒通道的回波参数。相比于LV-MUSIC和T-MUSIC,本文算法避免了多目标背景下自由度不足导致的目标分辨力下降的问题,并且能获得更高精度的参数估计。仿真实验证明,所提算法有更高的目标分辨能力,在低信噪比条件下仍保持良好的性能。
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